цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Создание нейронной сети для выделения особенностей образа

Создание нейронной сети для выделения особенностей образа

Автор: Mike(admin) от 29-01-2019, 03:25

Общие сведения о нейронной сети выделения особенностей образа


Сеть для выделения особенностей образов состоит из аналоговых пороговых элементов, имеющих функции, аналогичные функциям нейрона. Выходной сигнал элемента имеет аналоговое значение, соответствующее рабочей частоте реального нейрона.


Создание нейронной сети для выделения особенностей образа

У элемента много входных окончаний, каждое из которых соответствует синаптической связи между нейронами. Каждое входное окончание имеет свой собственный связующий коэффициент, как положительный, так и отрицательный. Входное окончание с положительным коэффициентом соответствует возбуждающему синапсу, с отрицательным - тормозящему синапсу.


Выходной сигнал элемента линейно пропорционален взвешенной сумме входных сигналов, значение каждого из которых взвешенно в соответствии с его связующим коэффициентом, что обеспечивает превышение взвешенной суммы над порогом, установленным в ноль. Когда эта сумма отрицательна или нулевая, выход равен нулю.


Обсудим причину выбора нелинейной передаточной характеристики вместо линейной. Элементы объединены в слои, а входной образ представлен на фоторецепторном уровне, т.е. на первом слое. Если многослойная сеть состоит только из линейных элементов, то выход произвольного элемента в сети можно описать линейной суммой выходных сигналов фоторецепторов. Это значит, что при использовании только линейных элементов многослойная сеть соответствует простой двухслойной сети. Таким образом необходимо использовать нелинейные элементы вместо линейных для получения хорошо функционирующей многослойной сети.


Основная концепция сети. Структура сети была предложена зрительной системой животных. Так как, сеть используется для обработки неподвижных, линейных образцов, некоторые несущественные аспекты структуры биологических систем, не будут приниматься во внимание.


Сеть выделяет несколько особенностей образа, которые будут полезными для распознавания образов. Однако на этом этапе данная сеть не имеет определителя дуги и ее функции ограничены определением фигур, состоящих из точек и прямых линий. Сеть состоит из семи слоев.


Первый слой - это массив фоторецепторов, на которые проецируется входной образ. Последующие слои состоят из аналоговых пороговых элементов. Каждый элемент получает входной сигнал от большого числа элементов соседних слоев, а связь между элементами одного слоя отсутствует. Все элементы одного слоя имеют одинаково установленные коэффициенты взаимосвязи, а организация элементов и их взаимосвязи однородны для всего слоя.


Информация о входном образе передается от одного слоя к другому посредством взаимосвязей. Каждый слой производит параллельную обработку выходной информации от предыдущих слоев. При прохождении входной информации через слои, входной образ раскладывается на точки, группы линейных сегментов одинаковой ориентации и т.д.


Соответствие слоев сети входному образу определяется следующим образом. Каждый элемент слоя отвечает на линейный стимул, в зависимости от ориентации линии и ее положения в фоторецепторном слое. Для сохранения топологической целостности входного образа элементы данного слоя организованы в трехмерный массив. Любой элемент этого слоя может быть описан тремя координатами. Координаты представляют положение центра чувствительного поля на фоторецепторном слое. Координата показывает ориентацию линейного стимула, которой соответствует элемент. Элементы в других слоях организованы подобным образом. Они объединены в двух- или трехмерные массивы, в зависимости от того, чувствительны они или нет к линейному стимулу, т. е. каждый элемент в сети имеет свои задачи.




© digitrode.ru


Теги: искусственный интеллект, нейронная сеть



   Благодарим Вас за интерес к информационному проекту digitrode.ru.
   Если Вы хотите, чтобы интересные и полезные материалы выходили чаще, и было меньше рекламы,
   Вы можее поддержать наш проект, пожертвовав любую сумму на его развитие.


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий